Bir şirket, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) üzerinde konteyner uygulamaları çalıştırmaktadır. İş yükü gün boyunca değişiklik göstermektedir. Şirket, Amazon EKS'in iş yüküne göre ölçeklenmesini (scale in ve scale out) istemektedir. Bu gereksinimleri EN AZ operasyonel yük ile karşılayacak adımlar kombinasyonu hangisidir? (İki tane seçin.)

Kubernetes Metrics Server'ı kullanarak yatay pod otomatik ölçeklendirmeyi (Horizontal Pod Autoscaler - HPA) etkinleştirmek, pod'ların CPU veya bellek kullanımı gibi metrikler temelinde otomatik olarak ölçeklenmesini (scale in/out) sağlar. Bu, uygulamanın değişen iş yüküne hızlıca uyum sağlamasına yardımcı olur. Kubernetes Cluster Autoscaler'ı kullanmak ise, kümedeki düğüm sayısını (EC2 instance'ları) otomatik olarak yönetir. HPA yeni pod'lar oluşturduğunda yeterli kaynak yoksa Cluster Autoscaler yeni düğümler ekler; pod'lar azaldığında ise gereksiz düğümleri kaldırır. Bu iki araç birleşerek hem pod seviyesinde hem de düğüm seviyesinde otomatik ölçeklendirme sağlayarak operasyonel yükü en aza indirir. AWS Lambda fonksiyonu kullanmak özel bir çözüm gerektirir ve operasyonel yükü artırır. Amazon API Gateway ve AWS App Mesh, ölçeklendirme yerine API yönetimi ve ağ trafiği gözlemi için kullanılır.